Voorspellende analyse uitgelegd

In een wereld die steeds onzekerder wordt, bekijken we hoe predictive analytics organisaties helpt om de toekomst nauwkeurig en met vertrouwen te voorspellen.

Voorspellende analyse:een definitie

Predictive analytics is een categorie van data-analyse die gericht is op het maken van voorspellingen over toekomstige resultaten, op basis van historische gegevens en analysetechnieken.

Dergelijke technieken omvatten meerdere gegevensbronnen en omvatten doorgaans zowel statistische modellering als machine learning. Deze statistische modellen, die datasets vertalen in inzichten, vertegenwoordigen de structuur van voorspellende analyses.

Door gebruik te maken van geavanceerde tools die zijn verankerd in datawetenschap, kan elke organisatie nu historische en huidige gegevens gebruiken om trends en gedragingen, milliseconden, maanden of jaren in de toekomst betrouwbaar te voorspellen.

Meestal gemaakt om marketingagenda's te ondersteunen door de levenslange klantwaarde en klantsegmentatie te verbeteren; of productie via voorspellend onderhoud en kwaliteitsborging, maken de modellen gebruik van deep-learning op schaal en in realtime, om waarde toe te voegen aan big data en voordeel op te bouwen.

Een korte geschiedenis

Het lijdt geen twijfel dat de opkomst van big data heeft geleid tot een behoefte aan analyses om de massa datasets die organisaties overspoelen, door te snijden, te begrijpen en er waarde aan te ontlenen.

Volgens Gartner zal in 2025 70% van de organisaties hun focus verschuiven van grote, naar kleine en brede data, waardoor meer context wordt geboden voor analyses en AI minder datahongerig wordt. Dit is grotendeels een reactie op het feit dat geïsoleerde datavolumes grotendeels irrelevant zijn.

Betekenisvolle gegevens zijn echter een van de meest waardevolle goederen binnen een bedrijf geworden en de praktijk om er betekenis aan te geven, te begrijpen en er betekenis aan te ontlenen, heeft geresulteerd in de opkomst van de Chief Data Officer, naast toegewijde afdelingen om te beheren, te gelde te maken en betekenis te geven daarvan gaat verder dan pure gegevensverzameling.

Data-analyse is onderverdeeld in vijf kerngebieden. Beschrijvend, dat een samenvatting geeft van historische prestaties; Realtime, wat inzicht geeft in actuele data; Diagnostisch, gericht op het 'waarom' rondom gebeurtenissen; Voorspellend, waarbij statistische analysetechnieken worden toegepast om de precieze waarschijnlijkheid van een actie, gebeurtenis of gedrag vast te stellen; en Prescriptief, dat zich bezighoudt met het convergeren van alle bovengenoemde gebieden om te adviseren over wat nu te doen.

Naar BI of niet naar BI?

Predictive analytics is in wezen een geavanceerde vorm van business intelligence (BI), die analyse gebruikt om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Terwijl traditionele BI doorgaans gegevens uit een eindige bron gebruikt, zoals financiën en boekhouding, kijkt predictive analytics naar multidimensionale nieuwe en historische gegevens om patronen, gedrag en trends te identificeren.

Door gebruik te maken van technieken zoals datamining, statistische algoritmen, machine learning en kunstmatige intelligentie, creëert de praktijk dynamische inzichten om risico's te detecteren en kansen te ontdekken. Onderlinge afhankelijkheden en relaties tussen de verschillende gedragsfactoren, bekend als regressiemodellering, kunnen worden geanalyseerd op een manier die onmogelijk zou zijn voor het menselijk brein.

Neurale netwerken, of algoritmen die zijn ontworpen om relaties binnen een dataset te identificeren, bootsen de manier na waarop het menselijk brein functioneert om de analyse een boost te geven en nieuwe wegen in te slaan in wat haalbaar is. Dit diepgaande, nauwkeurige niveau van inzicht stelt gebruikers in staat de allerbeste beslissingen te nemen en een bedrijf in de goede richting te sturen.

Het is belangrijk op te merken dat veel BI-platforms zijn geëvolueerd om big data te omvatten; wolk; IoT en AI, en als zodanig beschouwen sommige branche-experts voorspellende analyse als een tak van BI. De termen zijn aantoonbaar met elkaar verweven en om de waargenomen overlap te vergroten, aangezien machine learning cruciaal is geworden voor voorspellende analyses, worden voorspellende analyseprojecten soms machine learning genoemd.

Op dit laatste punt is het belangrijk om onderscheid te maken tussen de twee. Hoewel machine learning een fundamentele factor is voor voorspellende analyses, kan het op zichzelf niet de inzichten leveren waar de praktijk synoniem voor is.

Voorspelbaarheid in onvoorspelbare tijden

Als je bedenkt dat enkele van de meest opvallende toepassingen van voorspellende analyses weersvoorspellingen zijn; prestaties van politieke campagnes; klimaatverandering; en de verspreiding van ziekten, is het gemakkelijk om een ​​idee te krijgen van het belang ervan. Deze zijn allemaal zeer complex en in een wereld die door de Brexit steeds onvoorspelbaarder is geworden; Covid; en politieke spanningen, maakt voorspellende analyse het kijken in de toekomst nauwkeuriger en betrouwbaarder dan met eerdere tools.

Naast toegang tot een niveau van zichtbaarheid dat kan helpen externe uitdagingen te compenseren en onzekerheid te verminderen, zoekt het naar routes om knelpunten te omzeilen om de kosten te verlagen en de winstgevendheid te vergroten.

Een goed voorbeeld hiervan is het werven, behouden en koesteren van winstgevende klanten. Hoewel het onmogelijk is om invloed uit te oefenen op zaken als stijgende brandstof- en arbeidskosten, en het aanpakken van tekorten aan chauffeurs die van invloed zijn op toeleveringsketens, kan het doorsluizen van middelen naar de juiste klanten en communiceren op een open, zinvolle en informatieve manier de noodzakelijke winstgevendheid opdrijven om sommige van deze uitdagingen.

Gevallen in punt

Voorspellende analyses zorgen voor diepgaand, realtime inzicht in meerdere bedrijfsactiviteiten, op verschillende afdelingen. Van toewijzing van de juiste middelen op bepaalde tijden, bijvoorbeeld een horecabedrijf dat stijgende arbeidskosten en afwezigheden door Covid wil verminderen, tot voorraadaanvulling en timing van marketingcampagnes, de mogelijkheden om enorme waarde te creëren zijn eindeloos.

Vooral in de maakindustrie plukken bedrijven nu al de vruchten van verbeterde prestaties en productiviteit op de werkvloer.

Naarmate machines steeds geavanceerder worden en buitensporige niveaus van uitvaltijd onhoudbaar zijn, passen fabrikanten voorspellende productieanalyses toe om de locatie, aard en frequentie van apparatuurstoringen te voorspellen.

Door gegevens uit verschillende bronnen te analyseren, zoals sensoren; handmatige visuele inspecties, trillingen, elektriciteitsverbruik en temperatuur, en deze in kaart brengen tegen zowel historische patronen als breder gebruik in de industrie, is het duidelijk om te zien hoe de duidelijkheid van de verzamelde inzichten veel beter zijn dan die welke traditionele BI kan produceren.

Vooruitziendheid bij tegenslag

Tegen deze achtergrond is het geen wonder dat de wereldwijde markt voor voorspellende analyses zal groeien van 10,5 miljard dollar in 2021 tot 28,1 miljard dollar in 2026

Maar uitdagingen rond tekorten aan vaardigheden, met name datawetenschappers, overheersen. Tegelijkertijd vereisen implementatiemethodologieën toegewijde ervaring en expertise, wat in elke nieuwe, snelgroeiende discipline niet eenvoudig is.

Gelukkig is er een nieuw soort oplossingen ontstaan ​​die de kloof overbruggen tussen de zakelijke behoeften en het potentiële gebrek aan beschikbare vaardigheden om de mogelijkheden te leveren. Senseye PdM is bijvoorbeeld een cloudgebaseerd platform dat doordrenkt is met machine learning en is ontwikkeld voor schaalbaarheid en in staat is om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken.

Deze combinatie van technologie en innovatie zal datawetenschap in de voorhoede van de industrie blijven brengen, waardoor steeds meer organisaties hun potentieel kunnen benutten en inzichten kunnen omzetten in vooruitziendheid.

Is Senseye PdM geschikt voor mij?

Wilt u meer weten over hoe Senseye PdM uw onderhoudsstrategie voor installaties kan verbeteren? Boek vandaag nog een afspraak met ons.